Территориальный маркетинг. Учебное пособие

требования. Он должен обладать высокой экономической культурой, гибкостью экономического мышления, чтобы в условиях высокой степени риска суметь быстро най- ти оптимальное решение и предпринять своевременные действия; углубленными навыками функционального, структурного, системного и стратегического анализов; спо- собностью предвидеть и уловить изменения экзогенных и эндогенных факторов, а также спрогнозировать их послед- ствия. В подготовке специалиста такого уровня крайне за- интересованы как органы власти, так и деловые круги. Но этому длительному и сложному процессу нужно стать бо- лее управляемым и целенаправленным, ибо это значимая часть перспективного стратегического программирования региона, важный элемент его кадровой политики.

Для успешного осуществления в регионе кадровой по- литики требуется вовремя выявлять предполагаемую по- требностьвнихилииныхспециалистах, определятьобъем перспективного спроса на них, учитывая всю информацию о перспективах регионального развития в целом и прогно- зах по отдельным хозяйственным структурам. Только при соответствии предложения спросу по количеству, структу- ре и качеству подготовим кадров в регионе может быть до- стигнуто равновесие рынка труда.

Изменение национальных границ, рост конкурентной борьбы привели к сужению географических границ обуче- ния и перемещения кадров внутри страны. В известном смысле регионы с расширением прав, развитием самоу- правленияначинаютвсеболееопиратьсянапринципыса- модостаточности, включая и подготовку кадров массовых профессий. И так как рынок отличается гибкостью, измен- чивостью направлений функциональной зависимостью его отдельных составляющих, регион должен обеспечить соответствующую гибкость в подготовке специалистов. Это может быть обеспечено за счет высокого уровня общеэко- номической подготовки в региональных вузах, глубокого изучения специальных дисциплин, тщательно отложен- ной системы межпредметных связей и курсов по выбору на базе проблем, интересующих администрацию региона, отдельных предприятий, а также бизнес-сообществ.

41

Еще один фактор, требующий внимания при рассмо- трении стратегического развития региона, — это равно- весие спроса и предложения на потребительском рынке, которое в том числе зависит и от политики доходов. Есте- ственно, что при их падении локальный спрос тоже падает. Это никак не может стимулировать местных производите- лей, подчас превращающихся в проводников на местные рынки товаров и услуг зарубежного производителя, кото- рый моментально перехватывает спрос и готов немедленно организовать поставку необходимого продукта (услуги) на отечественные рынки. Чтобы стимулировать структурные преобразования местных производителей, основой поли- тики предложения в регионе должны стать поиски форм стимулирования и поддержки местных работодателей. И уже можно говорить о том, что в управлении региональным спросом есть определенные подвижки: существует система поддержки доходов, формируются системы заказов и кон- трактов, повышается информированность потенциальных потребителей в других регионах и за рубежом.

Разработка моделей для стратегической оценки развития регионального рынка

Чтобы принять на региональном рынке обоснованные стратегические решения, нужна своевременная достовер- ная и обстоятельная информация. Для предварительного анализамогутбытьиспользованыпубликацииправитель- ственные и материалов, базовые данные статучета по эко- номической деятельности страны в целом или отдельного региона, конкретного предприятия или компании. Однако эта информация не всегда подходит для разработки мо- делей для стратегической оценки развития регионально- го рынка, так как имеет общий характер и отражает уже устаревшие данные.

Для разработки стратегии развития регионального рынка требуется систематический целенаправленный сбор и анализ данных по его функционированию. Эту за- дачу и решают маркетинговые исследования, которые предполагают изучение следующих позиций:

42

1)рыночной конъюнктуры;

2)емкости рынка;

3)тенденций его развития;

4)параметров различных сегментов рынка;

5)динамики реальных доходов домохозяйств в регио- не и отдельных групп населения (социальный статус, воз- раст и т. п.);

6)динамики цен на потребительские товары и услуги;

7)структуры и тенденций потребительского спроса;

8)свободных рыночных ниш;

9)вероятности переключения в условиях инфляции потребительского спроса на удовлетворение более насущ- ных проблем;

10)степени настоятельности потребности в опреде- ленных видах товаров/услуг.

После того как определена проблема и цели марке- тингового исследования, выдвигаются гипотезы, на основе которых будет строиться модель развития рынка в целом

иего отдельных сегментов. Эта модель в виде абстракт- ного обобщения демонстрирует закономерности, которые присущи рынку, а также причины, воздействие которых приводит к его изменению.

Конъюнктура потребительского рынка складывается в условиях взаимного влияния разнонаправленных фак- торов и сил. Поэтому для ее исследования нужен анализ различных материалов, которые способны отразить тен- денций, явлений, всю совокупность подчас весьма проти- воречивых процессов.

Создание прогнозной оценки развития рынка требует учета многих факторов, складывающихся под влиянием общего состояния экономики (состояние финансовой си- стемы, динамика инвестиционных отраслей, занятость, реальные доходы), лежащих на стороне рынка (спрос, предложение, инфляция, сбалансированность) и оказы- вающих прямое либо косвенное воздействие не только на стратегию отдельной фирмы, но и региона в целом.

Для построения модели на основе факторного анализа необходимо выполнить ряд последовательных действий:

1)выделить факторы, по которым будет производить- ся анализ;

43

2)систематизировать собранную информативную базу данных согласно принятой классификацией факторов;

3)Произвести предварительный качественный ана- лиз для выделения самых значимых факторов и оценить достаточность информации полученной по ним;

4)дополнительно собрать информацию и провести маркетинговых исследований для включения недостаю- щих для анализа данных;

5)обобщить сведения по каждому из факторов и сгруп- пировать их в аналитические таблицы;

6)построить на основе аналитических таблиц динами- ческие ряды по каждому из факторов и провести количе- ственные расчеты по предоставленным показателям;

7)описать установленные соотношения и пропорции с целью выявления основных закономерностей;

8)установить доминирующие тенденции развития рынка имеющее решающее значение сейчас, а так же спрогнозировать их влияние в перспективе.

При определении конкретного набора факторов зна- чимы цели маркетингового исследования и содержание собственной информативной базы. Следует отметить, что действие факторов может быть различным: под влиянием одних изменяются спрос и предложение, другие вообще могут проявиться только под воздействием дополнитель- ных условий как противоположные тенденции и т. д. Поэ- тому построение рыночных моделей на основе факторного анализа требует использования дополнительных класси- фикационных признаков:

1)учета влияния этого фактора на спрос и предложе- ние (усиление или ослабление);

2)учета его временной протяженности (краткосроч- ный или долгосрочный);

3)оценки особенностей проявления в настоящее вре- мя и т. д.

Чтобы установить присущие конкретному рынку за- кономерности, определить тенденции его развития и раз- работать прогноз на будущее, нужен анализ динамики факторов за несколько лет либо за определенный период. Естественно, что главное внимание должно быть опреде-

44

лено доминирующим фактором, от влияния которых будет зависеть эффективность на региональном рынке.

С помощью модели множественной линейной регрес- сии описывается линейная зависимость величины y от переменных x2, x3,…, xk (k ≥ 2) в виде

y=b1+b2x2+ b3x3+...+ bkxk+ε,

где y — результирующий показатель или исследуемая ве- личина;

x2, x3,…, xk — существенные факторы или независи- мые переменные, т. е. показатели, от которых зависит зна- чение исследуемой величины;

b1, b2,…, bk — параметры или коэффициенты регрес- сии, отражающие значимость соответствующих существен- ных факторов в описании исследуемой величины;

ε — случайный фактор — отклонение истинного зна- чения исследуемой величины от модельного.

При сильной подверженности сезонным исследуемая величина колебаниям, из нее рекомендуется исключить сезонную компоненту. Методика расчета коэффициентов сезонности будет приведена ниже.

Уравнение регрессии представим в матричном виде

где xij — значение j-го существенного фактора в i-м наблю- дении;

yi — значение результирующего показателя в i-м на- блюдении;

— случайная ошибка в i-м наблюдении;

bi — теоретическое значение i-го параметра регрессии.

45

Параметры регрессии определяем при помощи ме- тода наименьших квадратов по имеющимся значениям результирующего показателя и существенных факторов минимизируем сумму квадратов отклонений модельных значений от реальных:

(),элементы которого описывают вклад в описание ре- зультирующего показателя соответствующего существен- ного фактора. Исходя из условия минимизации суммы квадратов сериальных ошибок, найдем столбец оценок параметров регрессии:

46

где ;

— вычисленное с помощью модели значение i-го параметра регрессии.

В том случае, если определитель матрицы равен 0 или близок к 0, то построенная модель подвержена мультикол- линеарности, т. е. никаких выводов по предлагаемой мо- дели сделать невозможно.

После того как найдены оценки параметров регрес- сии, требуется выяснить, насколько с помощью построен- ной модели можно адекватно описать изучаемую ситуа- цию. Способы оценки адекватности построенной модели:

1. Оценка качества построенной модели с помощью коэффициента детерминации.

R2 TSSRSS 1 TSSESS ,

где TSS n yi y 2 — полная сумма квадратов;

значение результирующего показателя;

n yi

y i 1 — среднее значение результирующего по- казателя. n

47

Значение коэффициента детерминации, близкое к 1, говорит о том, что модель лучше описывает выборочные данные. И наоборот, при коэффициенте детерминации близком к 0 можно говорить о том, что в выборке нет види- мой линейной связи между исследуемой величиной и су- щественными факторами. При большом количестве суще- ственных факторов нужно применять скорректированный коэффициент детерминации:

1 ESS Radj 2 1 n 1 k TSS

n 1

2. Проверка адекватности модели выборочным дан- ным при помощи теста Фишера.

При проверке выдвигаются две гипотезы:

▪ основная — Hо: b1 = b2 = … = bk = 0, т. е. линейная зависимость результирующего показателя от существен-

ных факторов отсутствует;

▪ альтернативная — Hа: не все параметры регрессии равны 0, т. е. с помощью этой модели в целом описываются выборочные данные адекватно.

пределение Фишера с k-1 и n-k степенями свободы, если верна основная гипотеза.

Находим критическое значение:

Fкрит = Fα, k–1, n–k — критическая точка уровня α распре- деления Фи k–1 и n–k степенями свободы.

По найденным значениям делаются выводы: если

Fнабл < Fкрит, то принимается основная гипотеза; если Fнабл > Fкрит, то основная гипотеза отвергается в пользу

альтернативной, т. е. с вероятностью 1–α можно говорить, что построенная модель адекватно описывает выборочные данные; если Fнабл ≈Fкрит, то однозначных выводов сделать нельзя.

48

3. Проверка значимости коэффициентов регрессии с помощью теста Стьюдента.

При проверке значимости коэффициента bi с помощью теста выдвигаются две гипотезы:

▪основная — Hо: bi = 0, т. е. параметр bi незначимый.

▪альтернативная — Hа: bi ≠0, т. е. параметр bi зна- чимый.

С помощью выборки (имеющихся значений) вычисля- ется наблюдаемое значение:

ˆ

tțȎȏș bsi ,

i

имеющее распределение Стьюдента с n–k степенями сво- боды, если верна основная гипотеза, где si — стандартная ошибка параметра регрессии bi, которую находим по фор- муле:

cii — соответствующий диагональный элемент матрицы

(X’X)-1.

Находим критическое значение:

tкрит = tα, n–k — критическая точка уровня α распределения Стьюдента с n–k степенями свободы.

По найденным значениям делаются выводы: если

|tнабл| < tкрит, то принимается основная гипотеза; если |tнабл| > tкрит, то основная гипотеза отвергается в пользу

альтернативной, т. е. с вероятностью 1-α можно говорить, что параметр bi значимый.

Эти способы оценки адекватности построенных моде- лей применяются при сравнении моделей между собой с целью лучшей. Если в модель добавляются новые пере- менные (существенные факторы), от которых зависит ис- следуемая величина (результирующий показатель), тре- буется сделать тест на проверку значимости подобного добавления.

49

Пусть модель до включения в нее новых переменных

была описана уравнением y b1 b2 x2 b3 x3 bk xk . После добавления p–k новых переменных модель описы-

вается уравнением вида:

y b1 b2 x2 b3 x3 bk xk bk 1 xk 1 bp xp .

При выполнении теста на проверку значимости добав- ления новых переменных выдвигаются две гипотезы:

▪ основная — H0: bk+1 = bk+2 = … = bp = 0, т. е. новые переменные не вносят значимого вклада в описание ре-

зультирующего показателя;

▪ альтернативная — HA: не все коэффициенты при новых переменных равны 0, т. е. вклад новых переменных

вописание результирующего показателя значим.

Спомощью выборки (имеющихся значений) вычисля- ем наблюдаемое значение:

p 1 k RSS p RSSk ,

Fнабл 1

n p ESS p

имеющее распределение Фишера с p–k и n–p степенями свободы, если верна основная гипотеза,

где RSSp — описанная регрессией сумма квадратов в но- вой модели;

RSSk — описанная регрессией сумма квадратов в ста- рой модели;

моделиESS. p — сумма квадратов сериальных ошибок в новой По найденным значениям делаются выводы: если

Fнабл < Fкрит, то нет оснований отвергнуть основную гипо- тезу; если Fнабл > Fкрит, то основная гипотеза отвергается в пользу альтернативной, т. е. с вероятностью 1–α можно

говорить, что вклад новых переменных в описание резуль- тирующего показателя значим; если Fнабл ≈Fкрит, то невоз- можно сделать однозначные выводы.

50